Glossário de IA / Overfitting

🏗️ Modelos e treinamento

Overfitting (sobreajuste) é quando o modelo “decora” os dados de treinamento em vez de aprender padrões gerais. Ele se sai muito bem com o material que já viu, mas mal com casos novos. É um problema clássico do aprendizado de máquina. Em grandes modelos de linguagem, o sobreajuste pode aparecer, por exemplo, na reprodução palavra por palavra de trechos memorizados do treinamento. Para evitá-lo, usam-se dados suficientemente variados, técnicas de regularização e testes com material que o modelo não viu durante o treinamento.